python 实现"神经衰弱"翻牌游戏

1. 神经衰弱游戏介绍

神经衰弱，又称记忆游戏，是一款很受欢迎的翻牌游戏，游戏玩家需要集中注意力，记住翻开的卡片，找到成对的卡片，最终拼成完整的图片。在这个游戏中，python的深度学习框架keras可以用来训练神经网络，实现自动翻牌并匹配成对卡片的游戏。

2. 翻牌游戏的实现

2.1 数据预处理

为了在keras中训练神经网络来实现自动翻牌，我们需要处理好需要用到的数据。这里我们使用了名为“Adience”的人脸库，该库包含数千张不同年龄、姿态和性别的人脸照片。我们从中挑选了698个大小为40px × 40px的人脸图片，并使用python的numpy和cv2库对图片进行预处理：

import numpy as np
import cv2
data = np.zeros((698, 40, 40, 3), dtype=np.uint8)
for i, img_path in enumerate(img_list):
    img = cv2.imread(img_path)
    img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    img = cv2.resize(img, (40, 40))
    data[i] = img

这里，我们首先创建一个np数组，将每张图片调整为40px × 40px，替换颜色通道，最终将其存储在data数组中。

2.2 深度学习模型的训练

在keras中，我们使用深度卷积神经网络作为我们的模型，对数据进行训练和测试：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Flatten, Conv2D, MaxPooling2D, Dropout
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(40, 40, 3)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(Flatten()))
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(2, activation='softmax'))
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(train_data, train_labels, epochs=75, validation_data=(test_data, test_labels))

这个模型包含三个卷积层和两个dense层，其中每个卷积层后面紧接着一个池化层。最终的dense层为2个神经元，分别对应于匹配和不匹配的情况。我们使用交叉熵作为损失函数，使用Adam优化器进行模型训练。在这里我们设定了epoch为75，将训练集和测试集传给模型进行训练和测试。

2.3 神经衰弱游戏的实现

使用训练好的模型来实现神经衰弱游戏：

def get_prediction(model, card):
    prediction = model.predict(card)
    return np.argmax(prediction)
def play_game(model, temperature):
    pairs = [i for i in range(32)] * 2
    np.random.shuffle(pairs)
    pairs = np.array(pairs).reshape(8, 8)
    state = np.zeros((8, 8)).astype(int)
    state_flipped = state.copy()
    def get_card(x, y):
        if state[x][y] == 0:
            return data[pairs[x][y]]
        else:
            return np.zeros((40, 40, 3), dtype=np.uint8)
    def refresh():
        for i in range(8):
            for j in range(8):
                label = get_prediction(model, get_card(i, j))
                if state[i][j] == 1:
                    label = pairs[i][j] + 32
                plt.imshow(data[label])
                plt.pause(0.05)
    done = False
    p1 = p2 = None
    while not done:
        refresh()
        x, y = plt.ginput(1, timeout=0)[0]
        x = int(x / 50)
        y = int(y / 50)
        if p1 is None and state[x][y] == 0:
            state[x][y] = 1
            p1 = (x, y)
        elif p2 is None and state[x][y] == 0:
            state[x][y] = 1
            p2 = (x, y)
        else:
            state = state_flipped.copy()
            p1 = p2 = None
        if p1 is not None and p2 is not None:
            if pairs[p1[0]][p1[1]] != pairs[p2[0]][p2[1]]:
                time.sleep(1)
                state[p1[0]][p1[1]] = 0
                state[p2[0]][p2[1]] = 0
            else:
                state_flipped[p1[0]][p1[1]] = 1
                state_flipped[p2[0]][p2[1]] = 1
            p1 = p2 = None
        done = np.sum(state_flipped) == len(pairs)
    print('Done!')

以上代码是我们的神经衰弱游戏核心代码。在程序中，我们首先初始化牌组并将其打乱，随后将其分成8行8列的形状，并将state和state_flipped变量初始化为全0。随后，我们定义了一个函数get_card(x, y)，用于获取在(x, y)位置上的卡牌。在每个回合中，我们记录并翻开两张卡牌（如果翻牌的过程中发现卡牌已经翻开，则放弃操作），如果发现两张卡牌匹配，则将它们翻起来，否则等待一秒并将卡牌翻回背面。游戏结束后，输出相应的信息。

3. 总结

到这里，我们使用keras深度学习框架成功实现了神经衰弱翻牌游戏。通过这个项目，我们了解了深度卷积神经网络的训练和使用，以及如何将深度学习模型应用到游戏之中。此外，我们还需要注意到的是，模型的准确度、训练时间、温度等方面的参数都会对游戏体验产生影响，这需要我们权衡各种参数并进行适当的调整。希望这篇文章能对读者学习深度学习、提高编程能力有所启发。